\section{Porównanie wyników}
Zgodnie z oczekiwaniami użytkownicy wypadli gorzej niż komputer wykorzystujący opracowany algorytm. Jednak użytkownicy szybko się uczą i w krótkim czasie poprawiają średnie uzyskiwane wyniki. Obserwowanie dobrych graczy może posłużyć do stworzenia algorytmu genetycznego i przyspieszenia rozwoju sposobu rozwiązywania gry przez tych graczy.

\section{Algorytm pszczeli na tle innych algorytmów}

\subsection{Zalety}
\begin{itemize}
\item łatwość implementacji;
\item optymalne wyniki;
\item możliwości eksperymentowania z parametrami;
\end{itemize}

\subsection{Wady}
\begin{itemize}
\item złożoność czasowa;
\item możliwość wpadnięcia w ekstremum lokalne;
\item konieczność dobrego dobrania parametrów;
\end{itemize}

\section{Podsumowanie}
Stworzony algorytm wypadł dobrze na tle algorytmów z literatury. Użycie algorytmu pszczelego w modyfikacji algorytmu Monte Carlo Big. poprawiły jego wyniki. Wbrew oczekiwaniom w przypadku metody Monte Carlo Avg. zastosowanie algorytmu pszczelego nie poprawiło wyników.


